- 공장과 창고의 소프트웨어 정의 테스트, 최적화 통해 산업용 AI와 로봇 시뮬레이션의 새 시대 개막
- 옴니버스 클라우드 센서 RTX API로 공장 내 모든 지능형 머신이 보내온 센서 데이터를 즉시 렌더링, 고충실도의 대규모 센서 시뮬레이션 진행
엔비디아가 CES 2025에서 메가
(Mega) 출시를 발표했다. 메가는 실제 시설에 배포하기 전 디지털 트윈에서 물리적 AI와 로봇들을 대규모로 개발, 테스트, 최적화하게 도와주는 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)이다.
글로벌 정보 기술 연구 그룹 가트너(Gartner)에 따르면 2024년 생산된 총 IT 제품의 전 세계 최종 사용자 지출은 5조 달러에 달한다. IT는 전자들로 구성된 컴퓨팅 조직망에 기반하고, 완벽한 소프트웨어 정의와 가속화가 특징인 산업이며, 이제 생성형 AI의 사용까지 가능해졌다. 이렇듯 그 자체로는 거대하지만 IT 산업도 결국 개별 원자들의 움직임으로 만들어지는 대규모 실물 생산재 시장의 극히 작은 일부일 뿐이다.
천만 개의 공장과 20만 개에 육박하는 창고, 6,400만 킬로미터에 달하는 고속도로가 오늘날 우리가 사는 물리적 세계의 '컴퓨팅' 조직망을 형성하고 있다. 하지만 생산 시설과 물류 센터의 방대한 네트워크는 여전히 수작업으로 힘들게 설계, 운영, 최적화된다.
창고와 유통 부문의 운영자는 인간 작업자, 로보틱스와 에이전트 시스템, 장비 간의 변수와 상호의존성 등 극도로 복잡한 결정의 최적화 문제에 직면했다. IT 산업과 달리 실물 생산재 시장은 여전히 소프트웨어 정의화가 필요하다.
CES 2025에서 엔비디아는 디지털 트윈에서 물리적 AI와 로봇들을 대규모로 개발, 테스트, 최적화하게 도와주는 옴니버스 블루프린트인 메가 출시를 발표했다.
첨단 창고와 공장에는 수백 개의 자율 이동 로봇과 로봇암 조작기, 인간 작업자와 그 옆에서 일하는 휴머노이드가 뒤섞여 있다. 센서와 로봇의 자율화를 위해 구축되는 시스템이 날로 복잡해짐에 따라 운영을 최적화하고, 안전을 보장하며, 혼란을 피하는 데 도움이 되도록 편성된 시뮬레이션 훈련이 절실한 상황이다.
메가는 엔비디아 가속 컴퓨팅과 AI, 엔비디아 아이작(Isaac)과 엔비디아 옴니버스 테크놀로지의 참조 아키텍처를 기업에 제공한다. 이를 바탕으로 로봇과 비디오 애널리틱스 AI 에이전트, 장비 등을 구동하는 AI 기반 로봇 브레인의 테스트에 사용할 디지털 트윈(digital twin)을 개발, 시험할 수 다. 이 새로운 프레임워크는 물리적 시설에 소프트웨어 정의 기능을 제공해 지속적인 개발과 테스트, 최적화와 배포를 지원한다.
자율화 시스템 조율용 월드 시뮬레이터 탑재한 AI 브레인 개발하는 법
메가 기반 디지털 트윈을 통해 기업은 인텔리전스로 경로와 작업을 구성하는 시설 로봇의 브레인을 지속적으로 업데이트해 운영 효율을 높인다. 메가 기반 디지털 트윈은 로봇 활동과 센서 데이터 일체를 조율하는 월드 시뮬레이터를 포함하기 때문이다.
이 블루프린트는 옴니버스 클라우드 센서 RTX API로 공장 내 모든 유형의 지능형 머신이 보내온 센서 데이터를 즉시 렌더링하고, 고충실도의 대규모 센서 시뮬레이션을 진행할 수 있다. 이를 바탕으로 디지털 트윈 내에서 무한히 많은 시나리오로 로봇을 테스트할 수 있다. SIL 파이프라인에서 엔비디아 아이작 ROS로 합성 데이터를 생성할 수 있다.
공급망 솔루션 기업인 키온 그룹(KION Group)은 엔비디아 엑센츄어(Accenture)와 협업하면서 메가를 최초 도입해 소매 부문과 소비재, 택배 서비스 등의 운영 최적화를 목표로 한다.
젠슨 황 CEO는 CES 2025 무대에서 이 협업의 미래를 엿볼 기회를 제공하고, 메가 옴니버스 블루프린트로 기업 의사 결정의 복잡한 그물망을 헤쳐 나가는 방법을 시연했다.
키온 그룹 주식회사의 롭 스미스(Rob Smith) CEO는 “키온은 AI 기반 솔루션이 핵심인 전략을 통해 고객의 공급망을 최적화하고 생산성을 높일 것이다. 엔비디아가 AI 부문에서 보여주는 리더십과 액센츄어의 디지털 테크놀로지 전문성을 바탕으로 창고 자동화를 혁신하고 있다"고 설명하고, "이처럼 강력한 파트너들이 모여 만드는 미래 창고들은 영리하고 기민한 시스템의 일부로서 주변 상황에 맞춰 진화하며, 거의 모든 공급망 문제를 처리할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다.
메가 옴니버스 블루프린트로 운영 효율 창출하는 법
키온과 액센츄어는 Mega Omniverse Blueprint를 도입해 운영 효율성을 창출하고, 키온과 그 고객들을 위한 차세대 공급망을 구축하고 있다. 키온은 컴퓨터 기반 디자인 파일과 영상, 라이다(lidar), 이미지, AI 생성 데이터를 활용해 옴니버스 내에서 창고의 디지털 트윈을 캡처하고 디지털화한다.
키온의 산업용 AI 로봇 브레인들은 엔비디아 아이작을 기반으로 스마트 카메라와 지게차, 로봇 장비, 디지털 휴먼들을 활용하며, 옴니버스의 디지털 트윈에서 가상 훈련과 테스트를 진행한다.
키온의 창고 관리 소프트웨어는 옴니버스 디지털 트윈이 통합돼 한 장소에서 다른 장소로 짐을 옮기는 등 로봇 브레인용 임무를 생성, 할당할 수 있다.
이렇게 시뮬레이션된 로봇은 각종 환경에서 인지와 추론을 통해 작업을 진행하며, 다음 동작들을 계획한 뒤에 디지털 트윈에서 시뮬레이션한 대로 수행한다. 그 결과를 인지해 로봇 브레인이 다음 동작을 결정하고, 이 과정이 반복되는 동안 메가가 디지털 트윈 내 모든 에셋의 상태와 위치를 정확히 추적한다.
세계 어느 곳의 시설이든 메가로 가능해지는 서비스
전문 서비스 부문의 글로벌 리더인 액센츄어는 시뮬레이션과 로보틱스를 위해 엔비디아 AI와 옴니버스를 기반으로 자사에서 구축한 AI 리파이너리(AI Refinery)에 메가를 도입한다. 이를 통해 각 조직이 AI 시뮬레이션을 통해 공장과 창고의 설계와 운영 상태를 혁신하도록 돕는다.
이 블루프린트로 맞춤형 로보틱스, 제조 기초 모델의 훈련과 미세 조정, 지능형 휴머노이드 로보틱스, 제조와 물류의 AI 기반 산업용 시뮬레이션, 최적화 등의 신규 서비스를 제공한다. 이를 통해 전 세계 공장과 창고로 물리적 AI와 시뮬레이션 시스템을 확대할 것이다. 일례로 창고 건설을 계획하는 경우라면 다양한 옵션을 미리 탐구한 뒤 최선의 것을 골라 최선의 상태로 구현할 수 있다.
액센츄어 CEO 줄리 스위트(Julie Sweet)는 “산업용 AI의 시대에 들어선 조직들이 AI 기반 시뮬레이션과 자율 로봇을 활용해 신규 시설 설계와 기존 운영 최적화 프로세스를 혁신하도록 돕고 있다. 엔비디아를 비롯한 키온과의 협력은 우리 고객들이 디지털 트윈에서 운영을 계획하도록 도울 것"이라고 밝히고, "거기서 수백 가지 옵션을 탐색한 뒤, 계절별 시장 수요나 인력의 가용성 등 당장의 혹은 앞으로의 시장 상황에 맞춰 최선의 결정을 신속히 내릴 수 있다. 이는 테크놀로지와 데이터, AI에 힘입어 우리 고객들이 달성할 수 있는 전혀 새로운 가치의 장”이라고 덧붙였다.
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